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结合DeepLabv3架构的多源数据建筑物提取方法: 收藏
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引用; 《测绘与空间地理信息》2020年第6期43卷 62-66页; 作者：杨乐王慧李烁于翔舟沈大川田苗信息工程大学河南郑州450001 32316部队新疆乌鲁木齐830000 61618部队北京100094; 针对目前基于机器学习解决高分辨率遥感影像建筑物提取鲁棒性差并且难以充分挖掘深层次特征的问题,对比了当前较为普遍的深度学习语义分割方法,以平均精度、类别精度、F1分数及交并比(Io U)作为精度衡量指标,全面分析了3种算法的性能。...; 针对目前基于机器学习解决高分辨率遥感影像建筑物提取鲁棒性差并且难以充分挖掘深层次特征的问题,对比了当前较为普遍的深度学习语义分割方法,以平均精度、类别精度、F1分数及交并比(Io U)作为精度衡量指标,全面分析了3种算法的性能。结果表明,选择精度较高的Deep Labv3plus架构分类算法,能够获得更为精确的像素级建筑物提取结果,总体精度可提升2%,Io U提高3%,能够充分表达建筑物细节信息。本文提出了融合多源数据的样本制作方法,设计了大规模遥感影像训练样本的智能采集和标注方法,选取某地区像素级建筑物标准数据集遥感图像进行实验,结果表明,该方法制作的样本库接近真值训练结果。; 来源：详细信息评论

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